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Enregistrement W2912309921 · doi:10.1093/mnras/stz260

Nuclear spallation in active galaxies

2019· article· en· W2912309921 sur OpenAlexaff
Luigi Gallo, J.S. Randhawa, Sophia G. H. Waddell, Maan H Hani, Javier A. García, C. S. Reynolds

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSaint Mary's University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésSpallationPhysicsAstrophysicsSpectral lineAccretion (finance)IonizationNucleosynthesisGalaxyNuclear physicsAstronomyNeutronStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of works point to the presence of narrow emission features at unusual energies in the X-ray spectra of active galactic nuclei or to potentially low iron abundances as possible evidence for the spallation of iron. With the imminence of high-resolution calorimeter spectroscopy, the potential to test spallation models in astrophysical sources will soon be possible. Previously determined nuclear spallation reactions of Fe are recalculated making use of improved total inelastic and partial reaction cross-sections that result in different absolute and relative abundances of the main spallation elements Mn, Cr, V, and Ti. The effects of ionization and dynamics near the black hole are examined in simulated spectra with CCD and calorimeter (i.e. Hitomi) resolution. With high resolution, differences in relative abundances and ionization should be detectable if spallation is originating at large distances from the black hole (e.g. torus or disc wind), where blurring is not significant. If spallation were occurring in the inner accretion disc, it would likely be undetected as blurring effects would cause significant blending of spectral features.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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